遗传算法在JobShop中的应用研究（part 6：结果显示）

 def FormatSolution(s, C, I):
     T = [0 for j in xrange(I.n)]
     S = [[0 for t in I[j]] for j in xrange(I.n)]
     for i in xrange(len(s)):"""遍历染色体"""
         j = s[i]"""获得i的工件号j """
         t = T[j]"""获得i是j的第几道工序t"""
         S[j][t] = C[i]"""将i的加工时间存到S的相应位置中"""
         T[j] = T[j] + 1"""工件j的工序累加器+1 """
     return S

S中存放的是每道工序开始加工的时间，它的形式为：[[a,b,c],[d,e,f],[g,h,i]],每个子list代表一个工件的信息，子list中的字母代表这个工件下面每道工序开始加工的时间。

假设我们知道每道工序开始加工的时间，同时又知道每道工序所需要的机器号，我们就可以得到每台机器上工序的加工顺序，进而可以用软件画出调度的甘特图。